Offre de stage Mathématiques / Statistiques / Science de l’ingénieur h/f

Sujet du stage : Combinaison de modèles statistiques pour la prévision de la production photovoltaïque.
Contexte
La production d’électricité des panneaux photovoltaïques est intermittente. Elle est fonction du rayonnement solaire reçue au sol. Afin d’équilibrer la production et la consommation d’électricité à l’échelle d’une région ou d’un territoire, il est important de connaître à l’avance le niveau du rayonnement solaire au sol à différentes échelles temporelles. Il existe différents modèles statistiques pour modéliser et prévoir les fluctuations du rayonnement solaire : séries temporelles (modèles ARIMA), intelligence artificielle (Réseaux de Neurones), méthodes de data-mining (K-Nearest Neighbors), etc. L’avantage majeur des réseaux de neurones réside dans le fait que ce type de modèles peut prendre en compte une multitude de variables en entrée, sous apprentissage supervisé, que ce soit des variables d’observations historiques ou des données exogènes (variables météorologiques / images satellitales / images au sol, etc …).

Objectifs
L’objectif de ce stage sera :
• Dans un premier temps, d’analyser et appréhender les sources de données disponibles, et effectuer une première étude sur l’importance des variables dans l’explication des mesures observées. Pour cela, des algorithmes de réduction de dimensions (ACP, Random Forest, etc …) seront à implémenter.
• Dans un second temps, un algorithme de réseaux de neurones, basé sur les variables sélectionnées, sera calibré pour générer le meilleur forecast possible. Pour cela, un couplage à des algorithmes génétiques pourra être envisagé.
Activités
Plus particulièrement, le travail sera constitué des tâches suivantes :
- Application de modèles de réduction de variables :
• ACP
• Forest Trees

- Evaluation des performances de ces modèles de sélection
- Manipulation de jeux de données : Datamining, Back-testing et cross validation.
- Travaux d’optimisation sur les réseaux de neurones.
• Sélection du nombre de couches /nombre de neurones
• Détection des seuils de convergence
• Détection des périodes de sur-apprentissage

- Rédaction de la documentation des outils créés.
Profil recherché
Formation
Master 2 Mathématiques appliquées ou élève ingénieur 3è année en Statistiques et/ou informatique-intelligence artificielle.
Compétences requises
-  Bonne connaissance en modélisation statistique (régression linéaire, statistiques multivariées, etc.) et data-mining.
-  Maîtrise de Matlab, R ou Python.
-  Programmation en un langage objet : C++, Java …
-  Compétences rédactionnelles.
-  Bon niveau d’anglais.
Qualités requises
-  Motivé, autonome, rigoureux
-  Intérêt pour les énergies renouvelables et la météorologie
-  Esprit de synthèse
Modalités
-  Stage à pourvoir entre mars et mai 2015
-  Stage à temps plein, d’une durée de 6 mois.